基于时间序列模型的互联网资源动态预测与事件检测
网络与互联网体系结构
2013-06-28 v1
摘要
目前，互联网已成为一个国家主要且可行的数据通信基础设施。作为互联网构建块的自治系统 (AS) 资源包括 AS 号码、IPv4 和 IPv6 前缀。AS 号码的增长是互联网基础设施发展的指标之一。因此，理解长期趋势和随机变化行为对于检测增长过程中的重大事件至关重要。本研究考虑基于时间序列的近似方法，对年度 AS 增长进行数学建模和预测。从 APNIC 档案中提取了印度、中国、日本、韩国和台湾五个国家的 AS 数据。识别了具有不同自回归和移动平均参数的 ARIMA 模型用于预测。论文报告了这五个国家的模型验证、参数估计、点预测以及 95% 置信水平的预测区间。与其他国家相比，变异性的显著水平变化、年际绝对变差 (IAAV) 的正增长百分比以及更高的通告 AS 比例，表明自 2007 年以来印度互联网基础设施的快速增长和更广泛的全球可达性。IAAV 变点与 GDP 增长期之间的相关性表明，服务业行业增长是年度显著变化背后的驱动力。
引用
@article{arxiv.1306.6413,
title = {Forecasting and Event Detection in Internet Resource Dynamics using Time Series Models},
author = {S. P. Meenakshi and S. V. Raghavan},
journal= {arXiv preprint arXiv:1306.6413},
year = {2013}
}
备注
22 pages, 15 figures